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笨小古
深度强化学习深度学习分类人工智能
深度学习——第2章习题2-1《神经网络与深度学习》——邱锡鹏2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题。平方损失函数(QuadraticLossFunction)经常用在预测标签y为实数值的任务中,定义为L(y,f(x;θ))=12(y−f(x;θ))2\mathcal{L}\left(y,f(x;\theta)\right)=\frac{1}{2}\left(y-f(x;\theta)\rig
- 吴恩达机器学习入门笔记(Week 1)
冒冒喵
吴恩达机器学习入门机器学习笔记人工智能
吴恩达机器学习Week1学习资源及工具机器学习分类专业术语(Terminology)线性回归模型(Linearregression)代价函数(costfunction)学习资源及工具1、课程资源:B站大学2、相关工具:Jupter&Github3、书籍资源:神经网络与深度学习(MichaelNielsen)、机器学习(周志华)、统计学习方法(李航)…机器学习分类1、监督学习(supervisedl
- 【神经网络与深度学习】通俗易懂的介绍非凸优化问题、梯度消失、梯度爆炸、模型的收敛、模型的发散
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能
引言深度学习近年来取得了突破性的进展,并在多个领域展现出惊人的性能。然而,神经网络的训练过程并不总是顺利的,优化过程中可能会遇到各种挑战,如非凸优化问题、梯度消失、梯度爆炸、模型收敛和模型发散。这些问题直接影响着模型的稳定性和最终性能,因此理解它们对于深度学习的研究和应用至关重要。本文将深入探讨这些优化问题的本质及其应对策略,帮助你更好地掌握深度学习模型的训练过程,并提高模型的表现。深度学习中的优
- 神经网络与深度学习知识总结(一)
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深度学习神经网络人工智能
1.SGD问题:病态曲率图为损失函数轮廓。在进入以蓝色标记的山沟状区域之前随机开始。颜色实际上表示损失函数在特定点处的值有多大,红色表示最大值,蓝色表示最小值。我们想要达到最小值点,为此但需要我们穿过山沟。这个区域就是所谓的病态曲率。如果把原始的SGD想象成一个纸团在重力作用向下滚动,由于质量小受到山壁弹力的干扰大,导致来回震荡;或者在鞍点处因为质量小速度很快减为0,导致无法离开这块平地。动量方法
- 神经网络与深度学习(三)——卷积神经网络基础
阿健也会编程
神经网络深度学习cnn
卷积神经网络基础1.为什么要学习神经网络1.1全连接网络问题1.2深度学习平台简介1.3PyTorch简介1.4简单示例2.卷积神经网络基础2.1进化史2.2特征提取2.3基本结构3.学习算法3.1前向传播3.2误差反向传播3.2.1经典BP算法3.2.2卷积NN的BP算法4.LeNet-5网络4.1网络介绍4.2网络结构详解4.3LeNet5代码实现1.为什么要学习神经网络1.1全连接网络问题链
- 【神经网络与深度学习】VAE 中的先验分布指的是什么
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能
VAE中的先验分布是什么?在变分自编码器(VAE)中,先验分布指的是对潜在空间中随机变量的概率分布假设。通常情况下,VAE设定潜在变量服从标准正态分布(N(0,I)),其中(0)代表均值为零的向量,(I)为单位协方差矩阵。选择标准正态分布作为先验分布的原因主要有以下几点:数学上的便利性:标准正态分布具有良好的数学性质,计算和推导更加简洁,便于模型的优化和训练。结构化的潜在空间:这种假设能够促使模型
- 【神经网络与深度学习】普通自编码器和变分自编码器的区别
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能自编码器变分自编码器
引言自编码器(Autoencoder,AE)和变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)是深度学习中广泛应用的两类神经网络结构,主要用于数据的压缩、重构和生成。然而,二者在模型设计、训练目标和生成能力等方面存在显著区别。普通自编码器侧重于高效压缩数据并进行无损重构,而变分自编码器则通过潜在空间的概率分布,增强了模型的生成能力和泛化性能。本文将从多个角度探讨AE和VAE的不
- 【神经网络与深度学习】深度学习中的生成模型简介
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能生成模型
深度学习中的生成模型openai的一个古早介绍引言深度学习中的生成模型能够学习数据分布并生成新数据,在人工智能的多个领域中都有重要应用。不同类型的生成模型在原理和结构上各有特点,适用于不同的任务,如图像生成、文本生成和时间序列预测等。本文将介绍几种常见的生成模型,并分析其核心特点和应用场景。深度学习中的生成模型能够学习数据分布并生成新数据,在人工智能的多个领域中都有重要应用。主要生成模型类别包括:
- 【神经网络与深度学习】改变随机种子可以提升模型性能?
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能
引言随机种子在机器学习和数据处理领域中至关重要,它决定了模型训练、数据划分以及参数初始化的随机性。虽然固定随机种子能确保实验的可重复性,但改变随机种子有时会意外提升模型性能。本文将探讨这一现象的潜在原因,并揭示随机性如何影响优化路径、数据分布及模型泛化能力,从而为实践中的实验设计提供有价值的参考。随机种子的概念随机种子(RandomSeed)是一个用于初始化伪随机数生成器的值。在计算机程序中,随机
- 【神经网络与深度学习】端到端方法和多任务学习
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能
引言端到端方法和多任务学习是机器学习和深度学习领域中的两种重要技术,它们各自适用于不同的应用场景,并在模型设计、数据要求和训练过程等方面有着显著区别。端到端方法通过直接将输入数据映射到输出结果,从而简化了处理流程;而多任务学习则通过共享特征提升模型的性能及其对新任务的泛化能力。本文将对两种方法的定义、结构及应用场景进行简要分析,以帮助读者更好地理解和选择适合的技术。对比端到端方法和多任务学习是机器
- 【神经网络与深度学习】探索全连接网络如何学习数据的复杂模式,提取高层次特征
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络学习
引言全连接网络(FullyConnectedNetwork,FCN)是深度学习中的重要架构,广泛用于模式识别、分类和回归任务。其强大的特征提取能力使其能够自动学习输入数据中的复杂模式,并逐步形成高层次特征。这种能力主要依赖于参数学习、非线性激活函数、层次结构和特征组合等关键因素。本文将详细介绍全连接网络如何提取高层次特征,并探讨其优化策略,以提升模型的泛化能力和学习效果。1.参数学习全连接网络的每
- 【神经网络与深度学习】五折交叉验证(5-Fold Cross-Validation)
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能
引言五折交叉验证(5-FoldCross-Validation)是一种广泛应用于机器学习模型性能评估的技术,通过多次实验确保模型的评估结果更加稳定、可靠,同时最大限度地利用有限的数据资源。它将数据分成若干子集,交替作为训练集和测试集,从而减少因数据划分偶然性带来的偏差,并为模型的选择和优化提供科学依据。本文将详细探讨五折交叉验证的具体流程、目的及其实际应用场景,为理解和实施这一方法提供全面的参考。
- 【神经网络与深度学习】两种加载 pickle 文件方式(joblib、pickle)的差异
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能
引言从深度学习应用到数据分析的多元化需求出发,Python提供了丰富的工具和模块,其中pickle和joblib两种方式在加载数据文件方面表现尤为突出。不同场景对性能、兼容性以及后续处理的要求不尽相同,使得这两种方式各显优势。本文将通过深入分析和对比,从技术细节出发,揭示两种加载方式的异同,同时解读文件扩展名的选择背后的逻辑。希望为开发者在实际应用中提供切实可行的参考依据。下面为你详细分析这两种加
- 【神经网络与深度学习】训练集与验证集的功能解析与差异探究
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能
引言在深度学习模型的训练过程中,训练集和验证集是两个关键组成部分,它们在模型性能的提升和评估中扮演着不可替代的角色。通过分析这两者的区别和作用,可以帮助我们深入理解模型的学习过程和泛化能力,同时为防止过拟合及优化超参数提供重要参考。以下内容将详细剖析训练集和验证集损失值的计算过程、数据来源以及它们在训练和评估中的具体用途。通过这些分析,我们可以更全面地认识验证集的重要性及其在模型开发中的实际应用。
- 神经网络与深度学习学习笔记 第六章 循环神经网络
虢子仪
深度学习与神经网络神经网络深度学习学习
CSDN和我兰的小伙伴好呀,开学不久,事务繁忙,将近两个月没有更新了,本期为大家更新邱锡鹏老师《神经网络与深度学习》这本书循环神经网络这一章的学习笔记,本人能力有限,希望抛转引玉,为学习这一本书的小伙伴们提供一些思路与启发由于邱老师比较注重版权,因此在此声明,所有内容全部为学习邱老师课程及讲义的学习心得,不得用于任何类型的盈利活动,所有知识版权全部归邱锡鹏老师所有,在此仅做二次加工,以进行学术交流
- 《神经网络与深度学习》邱希鹏 学习笔记(4)
第89号
神经网络与深度学习学习笔记神经网络机器学习
《神经网络与深度学习》邱希鹏学习笔记(4)完成进度第二章机器学习概述机器学习算法的类型数据的特征表示传统的特征学习特征选择特征抽取深度学习方法评价指标理论和定理PAC学习理论没有免费午餐定理奥卡姆剃刀原理丑小鸭定理归纳偏置自我理解代码实现不同基函数实现最小二乘法实现梯度下降法完成进度…第二章(2)第二章(3)第三章…第二章机器学习概述第二章首先介绍机器学习的基本概念和基本要素,并较为详细地描述一个
- 【机器学习】——神经网络与深度学习_机器学习 深度学习 神经网络(1)
2401_84183451
2024年程序员学习机器学习深度学习神经网络
引入一、神经网络及其主要算法1、前馈神经网络2、感知器3、三层前馈网络(多层感知器MLP)4、反向传播算法二、深度学习1、自编码算法AutorEncoder
- 吴恩达深度学习复盘(1)神经网络与深度学习的发展
wgc2k
#深度学习深度学习人工智能
一、神经网络的起源与生物学动机灵感来源神经网络的最初动机源于对生物大脑的模仿。20世纪50年代,科学家试图通过软件模拟神经元的工作机制(如树突接收信号、轴突传递信号),构建类似人类大脑的信息处理系统。生物神经元的简化模型人工神经网络采用数学模型简化生物神经元的行为:每个神经元接收输入(数字信号),通过加权求和与激活函数处理后输出。尽管这一模型远不及真实大脑复杂,但早期研究认为其可能复现智能行为。二
- 从LLM出发:由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践(全文3w字)
码事漫谈
AI人工智能
文章目录第一部分:AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分:AI开发的核心技术2.1机器学习:AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习:机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构:现代LLM的核
- java实现卷积神经网络CNN(附带源码)
Katie。
Java实战项目java
Java实现卷积神经网络(CNN)项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络(CNN)1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析3.1项目目标3.2功能需求分析3.3性能与扩展性要求3.4异常处理与鲁棒性考虑系统设计与实现思路
- 机器学习与深度学习资料
JasonDing1354
【MachineLearning】
《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
- 神经网络与深度学习入门:理解ANN、CNN和RNN
shandianfk_com
ChatGPTAI神经网络深度学习cnn
在现代科技日新月异的今天,人工智能已经成为了我们生活中的重要组成部分。无论是智能手机的语音助手,还是推荐系统,背后都有一项核心技术在支撑,那就是神经网络与深度学习。今天,我们就来聊一聊这个听起来高大上的话题,其实它也没那么难懂!什么是神经网络?首先,我们要了解什么是神经网络。神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简称ANN)是模拟人脑神经元连接方式的一种算法。它由一层层的“神经
- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】
code_stream
#机器学习神经网络
第1章绪论基本概念:介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点,如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状,以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能:旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习:一种基于对数据进行表征学习的方法,通过构建具有很多层的神经网络模型,自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念:
- # 第一章:认识chatgpt
出门喝奶茶
chatgptchatgpt
chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期,人工智能(AI)初见端倪,目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支,致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术,使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代,深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
- 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』:从神经网络到深度学习的飞跃》
ShuQiHere
机器学习深度学习神经网络
【ShuQiHere】引言:神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中,我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程,如线性回归、逻辑回归和支持向量机(SVM)。然而,随着数据规模的急剧增长和计算能力的提升,传统模型在处理复杂问题时显得力不从心。在这种背景下,神经网络重新进入了研究者们的视野,并逐步演变为深度学习,成为解决复杂问题的强大工具。今天,我们将进一步探索从神经网络到深度学习的进化历程,揭示这些
- 神经网络深度学习梯度下降算法优化
海棠如醉
人工智能深度学习
【神经网络与深度学习】以最通俗易懂的角度解读[梯度下降法及其优化算法],这一篇就足够(很全很详细)_梯度下降在神经网络中的作用及概念-CSDN博客https://blog.51cto.com/u_15162069/2761936梯度下降数学原理
- 李宏毅机器学习笔记 2.回归
Simone Zeng
机器学习机器学习
最近在跟着Datawhale组队学习打卡,学习李宏毅的机器学习/深度学习的课程。课程视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef开源内容:https://github.com/datawhalechina/leeml-notes本篇文章对应视频中的P3。另外,最近我也在学习邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》,会补充书上的一点内容。通过上一次课1.机器
- 深度学习路线,包括书籍和视频
jjm2002
深度学习深度学习人工智能
深度学习是一个广泛而快速发展的领域,涉及多种技术和应用。以下是一个深度学习学习路线,包括书籍和视频资源。入门阶段:理解基础知识:书籍:《深度学习》(DeepLearning)IanGoodfellow,YoshuaBengio和AaronCourville著。这是深度学习领域的权威书籍,适合初学者。书籍:《神经网络与深度学习》(NeuralNetworksandDeepLearning)Micha
- 神经网络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning 课程笔记 第一周
林间得鹿
吴恩达深度学习系列课程笔记深度学习神经网络笔记
神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周文章目录神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周深度学习简介什么是神经网络使用神经网络进行监督学习为什么神经网络会兴起本文是吴恩达深度学习系列课程的学习笔记。深度学习简介什么是神经网络深度学习一般是指训练神经网络。那么什么是神经网络?课程以房价预测的例子来说明
- 小白初探|神经网络与深度学习
神奇的代码在哪里
人工智能深度学习神经网络人工智能外接显卡
一、学习背景由于工作的原因,需要开展人工智能相关的研究,虽然不用参与实际研发,但在项目实施过程中发现,人工智能的项目和普通程序开发项目不一样,门槛比较高,没有相关基础没法搞清楚人力、财力如何投入,很难合理管控成本以及时间。为搞清楚情况,老年博主决定一步一个脚印,好好自学。在写本文时,博主已学到一定阶段了,趁有时间,通过博文记录下来,以免遗忘。二、学习准备常年的学习告诉我们,一门学科要快速入门,主流
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo